데이터 파이프라인(Data Pipeline)

데이터가 소스(원본)에서 목적지(사용처)로 이동하면서 필요한 처리 과정을 거치는 일련의 자동화된 과정

 

• 마치 수도관처럼, 물(데이터)이 정수장(소스)에서 집(목적지)으로 오기 위해 여러 필터와 펌프(처리 과정)를 거치는 것처럼, 데이터도 수집, 변환, 저장, 분석 등 다양한 단계를 거쳐 사용자에게 전달되는 것입니다.
• 즉, "데이터를 원하는 곳으로 흘려보내기 위한 자동화된 길"

데이터 파이프라인의 필요성

• 다양한 소스에서 엄청난 양의 데이터가 쏟아져 나오는데, 이러한 데이터를 그냥 쌓아두기만 해서는 아무런 가치도 없음
• 데이터를 분석하고 활용해서 의미 있는 인사이트를 얻으려면, 이 데이터들을 체계적으로 수집하고, 필요한 형태로 가공해서, 적절한 저장소에 안전하게 옮겨 담는 과정이 필수적
• 데이터 파이프라인이 없으면, 데이터를 수동으로 옮기고 처리해야 해서 시간도 오래 걸리고, 오류 발생 가능성도 높아짐
• 하지만 파이프라인을 구축하면 이러한 과정을 자동화하여 데이터를 실시간에 가깝게 처리하고 분석할 수 있음

데이터 파이프라인의 주요 단계

1. 데이터 수집 (Ingestion)

• 다양한 원천(웹사이트, 앱, 센서, 데이터베이스 등)에서 데이터를 가져오는 단계
• 스트리밍 방식으로 실시간 데이터를 수집하거나, 배치 방식으로 주기적으로 데이터를 수집할 수 있음
• 예시: 웹사이트 방문자 로그, 판매 기록, IoT 센서 데이터 수집

2. 데이터 저장 (Storage)

• 수집된 데이터를 저장하는 단계
• 이 단계에서 데이터 레이크(비정형/정형 데이터 모두 저장)나 데이터 웨어하우스(정형 데이터 저장) 같은 저장소를 활용할 수 있음
• 예시: 수집된 로그 데이터를 클라우드 스토리지(Amazon S3, Google Cloud Storage)에 저장

3. 데이터 처리 및 변환 (Processing & Transformation)

• 저장된 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 단계
• 불필요한 데이터를 제거하거나, 누락된 값을 채우고, 여러 데이터를 결합하거나, 특정 형식으로 변환하는 등의 작업을 수행
• 이 과정에서 ETL(Extract, Transform, Load) 또는 ELT(Extract, Load, Transform) 방식이 사용될 수 있음
• 예시: 특정 기간의 판매 데이터를 집계하고, 고객 정보를 결합하여 분석에 용이한 형태로 변환.

4. 데이터 로드 (Loading)

• 처리 및 변환된 데이터를 최종 분석 시스템이나 애플리케이션으로 로드하는 단계
• 데이터 웨어하우스, 데이터베이스, 대시보드 등이 최종 목적지가 될 수 있음
• 예시: 변환된 판매 데이터를 데이터 웨어하우스(Snowflake, Redshift)에 로드하여 BI 도구에서 시각화.

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데이터 파이프라인 구축 시 고려사항

• 확장성: 데이터 볼륨이 늘어나도 유연하게 대응할 수 있도록 확장 가능한 아키텍처를 고려해야 함
• 안정성: 데이터 손실이나 유실 없이 안정적으로 데이터를 처리하고 전송할 수 있어야 함 (오류 발생 시 자동으로 복구되거나 알림을 받을 수 있는 시스템 필요)
• 성능: 데이터 처리 및 전송 속도가 비즈니스 요구사항에 맞춰 충분히 빨라야 함
• 비용 효율성: 효율적인 자원 사용과 관리로 운영 비용을 최적화해야 함
• 모니터링 및 로깅: 파이프라인의 각 단계에서 데이터의 흐름과 상태를 모니터링하고 문제가 발생했을 때 빠르게 감지할 수 있는 시스템이 필수적